परियोजना का विवरण
अनुवादितअतिरिक्त कमाई की पेशकश। यह आवश्यक है कि डेस्क कस्टम्स निरीक्षण के वस्तु के स्वचालित चयन के सिद्धांत के पहले से आविष्कृत विचार का विस्तार से वर्णन करने में मदद करें। अर्थात, विषय: डिजिटलाइजेशन के संदर्भ में चैंबर कस्टम्स निरीक्षण के वस्तुओं के चयन में सुधार।
विचार नीचे है (इसे 8 पृष्ठों में लिखा जाना चाहिए जिनमें से 2 पहले से उपलब्ध हैं):
निरीक्षणों के परिणामों के आधार पर, हम जानकारी दर्ज करते हैं (DT, कार्यालय का नाम, inn, कौन से सामान, पुराना कोड, समायोजन के बाद नया कोड, क्षति), जिसे पहचाने गए जोखिमों के एकल डेटाबेस (EBRM) में जांचा गया था।
कहा जाता है कि यह वस्तुओं के आगे चयन में योगदान कर सकता है और उन समग्र कारकों के सेट में जोखिम को ट्रिगर कर सकता है जिनके लिए उल्लंघन पहचाने गए थे: उत्पाद कोड के अनुसार, उदाहरण के लिए, सामान का नाम 31 कॉलम के अनुसार, क्रमशः, 33 कॉलम के अनुसार कोड, निर्माता के अनुसार भी, लाइसेंसधारी के अनुसार भी, अधिकार धारक के अनुसार, लेकिन लाइसेंसधारी बहुत गहरे कारक हैं।
मान लीजिए कि हम सिस्टम में जानकारी दर्ज करते हैं, यह स्वचालित रूप से डेटाबेस के बीच संभावित नियंत्रण वस्तुओं की पहचान करता है, DL को उस जानकारी की सूची के साथ सूचित करता है जो किसी विशेष उल्लंघन को प्रभावित कर सकती है (मैं सुझाव देता हूं कि हम हर जगह उल्लंघन को शून्य शुल्क के कोड के संदर्भ में विचार करें, और वास्तव में कोड शून्य नहीं होना चाहिए, यह आसान है)
अनुसार, DL जोखिम जानकारी की विश्वसनीयता की जांच करता है और, यदि उचित हो, तो जांच खोलता है।
और, जोड़ें कि सिस्टम स्वयं आर्थिक क्षति की गणना करता है।
क्योंकि अगर क्षति 50 हजार है, तो हम इस पर समय क्यों बर्बाद करें?
परिणाम है सिस्टम से जानकारी:
विदेशी व्यापार का सदस्य, क्रमशः, TIN, DT, सामान, घोषित कोड, निरीक्षण के दौरान कोड, सामान का नाम और पूर्ण निरीक्षण के संदर्भ ताकि निरीक्षक निरीक्षण के अधिनियम को पढ़ सके और इसे अपनी मदद के रूप में लागू कर सके।
और, इसके अलावा, मामले की न्यायशास्त्र को ध्यान में रखना।
यदि कस्टम्स मामला हार गया, तो जब जोखिम को ट्रिगर किया गया, तो जीते गए या नहीं गए मामलों का भी संदर्भ था।
यदि आप रुचि रखते हैं, तो मैं इस विचार का वर्णन करने वाले दो पृष्ठों की शुरुआत के साथ एक फ़ाइल भेजूंगा, जिसे अधिक विस्तार से वर्णित किया जाना चाहिए। कार्य सरल है यदि आप इस क्षेत्र में विशेषज्ञ हैं। समय के लिए धन्यवाद।
विचार नीचे है (इसे 8 पृष्ठों में लिखा जाना चाहिए जिनमें से 2 पहले से उपलब्ध हैं):
निरीक्षणों के परिणामों के आधार पर, हम जानकारी दर्ज करते हैं (DT, कार्यालय का नाम, inn, कौन से सामान, पुराना कोड, समायोजन के बाद नया कोड, क्षति), जिसे पहचाने गए जोखिमों के एकल डेटाबेस (EBRM) में जांचा गया था।
कहा जाता है कि यह वस्तुओं के आगे चयन में योगदान कर सकता है और उन समग्र कारकों के सेट में जोखिम को ट्रिगर कर सकता है जिनके लिए उल्लंघन पहचाने गए थे: उत्पाद कोड के अनुसार, उदाहरण के लिए, सामान का नाम 31 कॉलम के अनुसार, क्रमशः, 33 कॉलम के अनुसार कोड, निर्माता के अनुसार भी, लाइसेंसधारी के अनुसार भी, अधिकार धारक के अनुसार, लेकिन लाइसेंसधारी बहुत गहरे कारक हैं।
मान लीजिए कि हम सिस्टम में जानकारी दर्ज करते हैं, यह स्वचालित रूप से डेटाबेस के बीच संभावित नियंत्रण वस्तुओं की पहचान करता है, DL को उस जानकारी की सूची के साथ सूचित करता है जो किसी विशेष उल्लंघन को प्रभावित कर सकती है (मैं सुझाव देता हूं कि हम हर जगह उल्लंघन को शून्य शुल्क के कोड के संदर्भ में विचार करें, और वास्तव में कोड शून्य नहीं होना चाहिए, यह आसान है)
अनुसार, DL जोखिम जानकारी की विश्वसनीयता की जांच करता है और, यदि उचित हो, तो जांच खोलता है।
और, जोड़ें कि सिस्टम स्वयं आर्थिक क्षति की गणना करता है।
क्योंकि अगर क्षति 50 हजार है, तो हम इस पर समय क्यों बर्बाद करें?
परिणाम है सिस्टम से जानकारी:
विदेशी व्यापार का सदस्य, क्रमशः, TIN, DT, सामान, घोषित कोड, निरीक्षण के दौरान कोड, सामान का नाम और पूर्ण निरीक्षण के संदर्भ ताकि निरीक्षक निरीक्षण के अधिनियम को पढ़ सके और इसे अपनी मदद के रूप में लागू कर सके।
और, इसके अलावा, मामले की न्यायशास्त्र को ध्यान में रखना।
यदि कस्टम्स मामला हार गया, तो जब जोखिम को ट्रिगर किया गया, तो जीते गए या नहीं गए मामलों का भी संदर्भ था।
यदि आप रुचि रखते हैं, तो मैं इस विचार का वर्णन करने वाले दो पृष्ठों की शुरुआत के साथ एक फ़ाइल भेजूंगा, जिसे अधिक विस्तार से वर्णित किया जाना चाहिए। कार्य सरल है यदि आप इस क्षेत्र में विशेषज्ञ हैं। समय के लिए धन्यवाद।
शिक्षा और परामर्श नकद, बैंक ट्रांसफर, ई-धन
